論文・プレプリント

Sukanta Sarkar Prankrishna Debnath

本論文は、気候制御と持続可能な開発におけるAIの応用可能性を概観する。エネルギー最適化、気候モデリング、資源管理、スマート都市インフラなど多岐にわたる分野でAIが貢献し得るとし、再生可能エネルギーの需給予測や異常気象予測、炭素回収・貯留の効率化、材料発見の加速などを挙げる。AIによる環境モニタリングや農業最適化も論じ、気候変動緩和への期待を示す。

Abdelrehim Awad, Bshair Alharthi, Hiyam Abdulrahim +5

GCC諸国で急増するAIデータセンターの環境影響と、AIアプリケーションの持続可能性便益を統合評価するMCDAフレームワークを提案。BAUシナリオでは2035年までに排出量が大幅増加し、再生可能エネルギー調達、冷却技術、AI便益の検証が揃った場合のみネットプラスを達成。政策立案者や投資家向けの意思決定支援指標を提供。

AHMAD, HARDAN

本書は、AI技術（機械学習、NLP、RPA、生成AI）が会計業務（財務報告、監査、税務、意思決定）を根本的に変革する様を包括的に論じる。AIと会計の戦略的統合が精度・効率・洞察を向上させ、不正検知や規制遵守、リアルタイム分析を可能にすることを示す。さらに、AI導入のための戦略的枠組み、倫理的ガバナンス、2040年までのロードマップを提示し、会計専門職の未来像を描く。

Huang, Bo, Yan, Yan, Lu, Jianan +1

本論文は、TCFDに準拠したサステナビリティ報告書分析のための信頼できるLLMベースのフレームワークTASRを提案する。LLMによるスコアリング、第三者ESG評価とのベンチマーク、予測モデリングの3段階で構成され、米国の石油・ガス・鉱業企業100社の報告書で検証した結果、Bloombergの環境開示スコアと高い整合性を示し、スコアの安定性も確認された。LLMによるTCFDスコアは、持続可能性開示評価のスケーラブルで透明な代替手段となる可…

Syed Quaid Ali Shah, Walid Cheffi, Muhammad Nurul Houqe +1

本研究は、サウジアラビア上場銀行のコーポレート・ガバナンスがESG開示に与える影響を、フィンテック採用を媒介要因として検証した。2015年から2024年のパネルデータを用いた分析の結果、ガバナンスはESG開示全体と社会的・ガバナンスの柱に正の影響を与え、フィンテック採用はその媒介経路として機能することが示された。デジタル能力がガバナンスとESG報告の橋渡しとなるメカニズムを実証した点が貢献である。

Durga Prasad Samontaray, Randheer Kokku, Najeeb Muhammad Nasir +1

本研究は、サウジアラビアの非金融企業を対象に、フィンテック開示とESG報告の関係をテキスト分析で検証。2021〜2024年のデータを用い、フィンテック開示がESG開示、特に環境分野と正の相関を持つことを示した。デジタル変革と持続可能性開示が共進化することを示唆。

Priya Ranjan

本研究は、AI分析、ESG評価、気候リスク評価、炭素意識融資を統合したグリーンバンキング5.0フレームワークを提案する。インドの銀行顧客120人への調査と二次データを用い、顧客の認識と導入状況を分析。持続可能な金融意思決定へのAI活用の可能性を示す。

Poojary, Jyothi, Pathan, Afsha, Duste, Thaireem

本概念研究は、AI（機械学習、予測分析、NLP）が銀行のESGリスク評価、グリーン投資機会の特定、持続可能性フレームワークへの準拠をどのように支援できるかを検討する。AIを活用した信用スコアリングは環境リスクを組み込み、責任ある融資を可能にする。データ可用性や倫理的課題も指摘し、持続可能な金融への概念的基盤を提供する。

Kingsley Imandojemu, Samson Alika, Romanus Osabohien +4

本研究は、アフリカの主要な炭素排出国5カ国（南アフリカ、エジプト、アルジェリア、ナイジェリア、モロッコ）を対象に、AI特許活動と気候ファイナンスが包摂的グリーン成長に与える影響を2010〜2024年のパネルデータで分析。ベイズ固定効果モデル等の複数手法により、気候ファイナンスは一貫して正の効果を示し、AIイノベーションは累積的に成長を促進することを確認。炭素強度は構造的制約として残る。

R N, R RS, D Sk +3

本論文は、AIとナノ材料設計を組み合わせた電極触媒最適化フレームワーク（AINEOF）を提案し、グリーン水素生成の効率を大幅に向上させる。ベイズ最適化と深層学習により触媒構造を最適化し、HER過電圧を41mVに低減、触媒発見時間を67.4%短縮、ファラデー効率を99.2%以上に改善した。100時間の連続電解でも95.6%の活性維持を示し、エネルギー変換効率84.9%を達成。AIとナノ触媒工学の融合が次世代の再生可能燃料技術への有力な道を…

C Zhao

本論文は、Scope 3排出量の透明性と追跡可能性を高めるため、ブロックチェーンを活用した炭素管理最適化手法を提案する。周辺化された大規模事業者に焦点を当て、データの改ざん防止と信頼性向上を図る。AI技術を組み合わせることで、排出量データの自動収集・分析を可能にし、効率的な炭素管理を実現する。

Wang K.H.

本論文は、中国のグリーンファイナンス市場とAI技術の間の動的な相互関係を分析し、AIがグリーンファイナンスの発展を促進するか、あるいは障壁となるかを検討する。動的モデルを用いて、両者の相互作用を明らかにする。

Cheryl O. Tayo

本研究は、ブルーカーボン生態系のモニタリングと管理におけるインテリジェント技術の世界的発展を、Scopus収録の7,054件の文献（1971-2026年）をBibliometrixとVOSviewerで分析した計量書誌学的研究である。2010年以降の研究成長の加速、リモートセンシングや機械学習、深層学習へのテーマ進化を明らかにし、今後の研究の方向性を示した。

Zhen Wang

本論文は、フェデレーテッドラーニング（FL）を用いて複数船舶の協調的な低炭素航行を実現する意思決定システムを提案する。船舶間でデータを共有せずにモデルを学習することで、燃料消費とCO2排出を削減しつつ、データプライバシーを保護する。海運業界の脱炭素化に寄与するAI応用研究である。

Supreetha HD, Punith Cariappa, Suresha B

本レビューは、IoT、AI、ビッグデータ解析などのIndustry 4.0技術と循環経済（CE）原則の統合が、産業企業のトリプルボトムライン（TBL）業績に与える影響を体系的に分析。環境持続可能性（排出削減、資源効率）、経済パフォーマンス（運用効率、価値回収）、社会的持続可能性（安全性、透明性）の向上を示す一方、技術的複雑性、サイバーセキュリティ、投資負担、人材ギャップなどの課題を指摘。将来の研究として実証的TBL評価やデジタルプロダク…

Anelia Kurteva, Carlo van der Valk, Kathleen McMahon +2

ICT機器の循環経済移行を促進するため、デジタルプロダクトパスポート（DPP）構築を支えるRePlanITオントロジーを提案。ノートPCとデータサーバを対象に、機器・部品・材料・循環経済の知識を統合する。実証では政府の持続可能なICT調達を支援し、知識グラフの有効性を確認した。

Nada Sahlab, Hossein Rimaz, Prerna Juhlin +2

本研究は、製品設計の初期段階で持続可能性基準を組み込むために、Asset Administration Shell（AAS）と知識グラフを活用する。EPDサブモデルをRDFベースで表現し、異なるAASインスタンス間の環境指標の直接比較を可能にする。持続可能な開閉器の設計に適用し、その有効性を示した。

Paula Marielle Ababao, Ian B. Benitez, Gabriel Avelino Sampedro

海事ICT・エネルギー材料のライフサイクル追跡と排出報告を改善するため、ブロックチェーン統合型循環経済フレームワークを提案。デジタル製品パスポート、IoTテレメトリ、スマートコントラクトを組み合わせ、バッテリーや太陽光パネル等の運用データと廃棄時イベントを記録する。パラメトリックアルゴリズムで生産影響・使用プロファイル・リサイクルクレジットを統合し排出量を算出、材料回収を促進する。合成データシミュレーションにより、モニタリングと排出定量…

Jochen Deuse, David Wagstyl, Victor Hernandez Moreno +3

本論文は、製品ライフサイクル全体での排出削減におけるグリーンデジタルツインの役割を探求する。エネルギー効率の最適化や炭素排出の可視化を通じて、持続可能な生産に貢献する可能性を提示。EU規制対応のトレーサビリティ需要にも応える。課題と機会を整理し、気候保護目標への寄与を論じる。

Linda Eckert, Ann-Sophie Finner, Daniel Heinz +1

本研究は、2050年までに循環型自動車産業を実現するためのバックキャスティング手法を用いた展望を示す。AI、デジタルツイン、製品パスポートなどのデジタル技術が、サプライチェーン全体のデータ共有とトレーサビリティを向上させ、EVのライフサイクル管理や設計・製造の循環性を高めることを検討する。ステークホルダーとの協働により、現状から循環型未来への移行経路を開発し、情報システムと循環経済研究の橋渡しを目指す。